# config.py
# 作用：把所有超参数、路径、配置集中放在一个地方，方便后期统一修改
class Config:
    # 原始图片目录（5 个文件夹：百合、党参、枸杞、槐花、金银花）
    raw_dir = 'data/raw'

    # 自动划分后生成的目录
    train_dir = 'data/train'
    test_dir  = 'data/test'

    # 训练集占比（80 % 训练，20 % 测试）
    split_ratio = 0.8

    # 随机种子：保证多次运行结果一致，方便复现
    seed = 42

    # 数据类别数
    num_classes = 3

    # 训练超参数
    batch_size = 64          # 每批图片数量（CPU 24 G 内存够用）
    num_epochs = 2          # 训练轮数
    lr = 1e-3                # 学习率
    input_size = 224         # 图片统一缩放到的尺寸
    model_name = 'resnet18'  # 主干网络，可换成 efficientnet_b0 等

    # 设备：纯 CPU 训练
    device = 'cpu'